sublime text 无法原生测代码运行耗时，需通过外部工具+自定义 build system 实现：windows 用 timer.exe（毫秒级，需 path 或绝对路径），linux/macos 用 /usr/bin/time（支持内存/cpu 统计），python 可内嵌 time.perf_counter() 快速验证。
Sublime Text 本身不记录或显示代码运行耗时，必须通过外部工具+自定义 Build System 实现 —— 这是唯一稳定、跨平台、不侵入源码的方案。
Windows 下用 timer.exe 测 C++/Python 耗时（毫秒级）
这是 Windows 最常用且最干净的方式，timer.exe 不捕获 stdout，只输出分隔线和时间，适合屏蔽干扰看纯执行时间。
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timer.exe必须在系统PATH中，或写绝对路径，例如："C:/tools/timer.exe "$file_base_name"" - Build System 的
shell_cmd要写成两段式：编译 + 执行，如 C++："g++ "$file" -o "$file_base_name" && timer "$file_base_name"" - Python 场景不能直接写
timer python -u "$file"——timer接收的是一个命令字符串，正确写法是："timer "python -u \"$file\"""（注意双层转义） - 常见错误：把
timer放在管道后（如python -u "$file" | timer），会导致它收不到退出信号，卡住不返回
Linux/macOS 用 /usr/bin/time（带内存与 CPU 统计）
Unix-like 系统自带的 /usr/bin/time 比 Windows 的 timer.exe 信息更全，能输出真实耗时、峰值内存、用户态/内核态时间。
- 必须显式调用
/usr/bin/time，Mac 默认time是 bash 内置命令，不支持-f，否则报错：time: bad option - 格式化输出示例：
"/usr/bin/time -f 'Time: %e s, Max RSS: %M KB' python -u "$file""，其中%e是 real time，%M是峰值内存（KB） - 若只要时间数字（比如后续脚本解析），用
-f '%e'即可，但注意它会覆盖程序本身的 stdout —— 想同时看到结果和时间，得重定向：2>&1 | sed 's/^/OUT: /'或换用stdbuf缓冲控制
Python 脚本内嵌 time.perf_counter()（快速验证逻辑段）
适合不想配 Build System、也不介意临时改代码的场景，精度高、不受系统时钟跳变影响，比 time.time() 更可靠。
- 在关键逻辑前后插入：
start = time.perf_counter()和print(f"Cost: {(time.perf_counter() - start):.4f}s") - 避免用
time.time()做性能测量 —— 它可能因 NTP 校正倒退，导致负值或跳变 - 注意：该方式会污染生产代码，上线前务必删掉；若需长期埋点，应封装为 context manager 或装饰器，而非裸写语句
真正容易被忽略的点是：Build System 中的路径变量（如 $file）在不同操作系统下行为一致，但 shell 解析规则不同 —— Windows cmd 对引号和空格处理更脆弱，Linux/macOS 的 bash/zsh 则对转义更敏感。一次配置跨平台几乎不可能，建议按系统维护两套 Build System 文件。
